엔비디아 Grace CPU, 수학적 최적화 효율성 및 성능 향상

NVIDIA Grace CPU는 수학적 최적화 성능과 에너지 효율성에서 상당한 발전을 보여, AMD EPYC 서버를 능가하는 결과를 나타냈다.

13일(현지시간) 블록체인닷뉴스에 따르면 이는 높은 계산 능력과 에너지 절약 솔루션이 필요한 산업에 큰 혜택을 줄 것으로 기대된다.

최적화 기능 향상

수학적 최적화는 기업이 더 스마트한 결정을 내리고 운영 효율성을 높이며 비용을 절감할 수 있도록 돕는 중요한 도구다. 그러나 모델의 복잡성과 데이터 세트의 크기는 정교한 AI 알고리즘과 고성능 컴퓨팅을 필요로 한다. NVIDIA의 새로운 Grace CPU는 이러한 요구를 뛰어난 계산 능력으로 충족시키고자 한다.

2008년에 설립된 수학적 최적화 솔버의 선두주자인 Gurobi Optimization은 NVIDIA GH200 Grace Hopper 슈퍼칩으로 구동되는 Supermicro NVIDIA MGX 기반 시스템을 제공받았다. 이 시스템은 높은 성능과 낮은 전력 소비를 약속하며, 효율적이고 빠른 최적화 솔루션에 대한 요구를 해결한다.

성능 벤치마킹

벤치마크 테스트는 단일 NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩 서버와 4개의 AMD EPYC 7313P 서버 클러스터를 사용하여 수행되었다. 테스트 설정에는 Ubuntu 22.04에서 실행되는 Gurobi Optimizer 11.0이 포함되었으며, Grace Hopper 슈퍼칩은 Arm 기반의 NVIDIA Grace CPU와 NVIDIA Hopper GPU가 결합되어 있다.

성능 평가는 240개의 실제 최적화 인스턴스를 포함한 Mixed Integer Programming Library (MIPLIB) 2017을 사용하여 수행되었다. NVIDIA Grace CPU의 결과는 일반적으로 사용되는 AMD EPYC 서버와 비교되었다.

주요 결과

초기 벤치마크에서는 NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩이 대부분의 어려운 모델에서 AMD EPYC 서버를 능가하여, 평균 실행 시간이 130초인 AMD에 비해 80초를 기록하며 38%의 향상을 보였다. 또한, NVIDIA Grace CPU는 23% 더 빠른 처리량을 보였으며, 46% 적은 에너지를 소비했다.

추가 분석에서는 에너지 소비의 장점이 확인되었으며, Grace Hopper는 8개의 스레드에서 약 1.4 kWh를 사용한 반면, AMD는 1.75 kWh를 사용하여 20%의 향상을 보였다. 12개의 스레드에서는 Grace Hopper가 1.6 kWh를 사용한 반면, AMD는 2.6 kWh를 사용하여 38%의 향상을 기록했다.

향후 전망

초기 벤치마크는 Gurobi Optimizer가 NVIDIA Grace Hopper 슈퍼칩에서 실행될 때 더 빠른 계산 성능과 낮은 에너지 소비를 지원한다는 것을 시사한다. 이 발전은 에너지 효율성을 높이면서 복잡한 비즈니스 과제를 개선된 성능으로 해결하려는 다양한 산업에 유망한 전망을 제시한다.

테스트 및 결과에 대한 자세한 내용은 NVIDIA GTC의 주문형 세션에서 확인할 수 있다. 복잡한 문제를 해결할 수 있는 수학적 최적화에 대한 더 많은 통찰력은 Gurobi 리소스 센터에서 확인할 수 있다.

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